Transcription

• Speaker #0

  Quand on travaille dans l'IT, l'intelligence artificielle peut vite donner envie de tout tester. Génération de code, analyse de log, documentation, support, automatisation ou encore supervision. Les possibilités sont nombreuses, mais justement, le risque est de vouloir commencer partout à la fois. Pour moi, la première étape est beaucoup plus simple, identifier une tâche répétitive. chronophage est suffisamment maîtrisé pour pouvoir vérifier facilement le résultat produit par l'intelligence artificielle. Prenons un exemple très concret, la documentation technique. L'intelligence artificielle peut aider à reformuler une procédure, structurer des notes techniques, préparer une première version de documentation ou bien encore synthétiser des informations dispersées. L'objectif n'est pas de lui confier aveuglément la production d'une documentation technique. c'est de faire gagner du temps à l'équipe, tout en gardant une validation humaine. Même logique pour l'analyse de log ou la préparation d'un diagnostic. L'intelligence artificielle peut aider à faire émerger des pistes, mais elle ne doit pas transformer une hypothèse en certitude. Et il y a évidemment un autre point essentiel côté IT, les données que l'on transmet aux outils. Avant même de parler performance ou gain de temps, quelles données peuvent être utilisées, avec quel outil et dans quel cadre. Mon conseil, commencez petit. Un cas d'usage précis, des données maîtrisées, un résultat vérifiable et quelques utilisateurs pilotes. Parce qu'un bon projet, côté IT, ne commence pas forcément par la technologie la plus impressionnante. Il commence par un problème concret à résoudre. C'était la Minute IA par Sandrine Tougne pour ENIRAS Consulting. L'IA au service de l'humain et de votre transformation.